一种门窗色差检测装置以及色差检测算法的制作方法

1.本发明涉及门窗产品制造领域，尤其涉及一种门窗色差检测装置以及色差检测算法。


背景技术：

2.随着人们生活水平的不断提高，以及基础建设的蓬勃发展，门窗的用量越来越大，品种越来越多，对其质量的要求也越来越高。由于门窗生产工艺过程的复杂性，不可避免地造成门窗的颜色不均匀性、截面形状的不匹配。门窗表面颜色的色差是评价匀色门窗成品质量的一个重要指标，它直接影响门窗的装饰效果。
3.同时门窗是室内装修美观的一个重要环节，色差是门窗产品质量好坏的重要因素。传统的对色差质量的人工检测不仅效率不高，并且稳定性差。因此，仅仅依靠人类视觉来完成色差检测的方式己经不能胜任现代工业领域的生产需求。基于门窗在制造过程中存在色差的问题，可能会给装修使用过程带来不美观、以及门窗截面形状的拼接的不连贯，所以开发一个来代替人工色差检测的机器视觉系统对企业的发展具有重要的意义。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明的目的在于避免现有技术中的不足而提供一种门窗色差检测装置以及色差检测算法，其提高了门窗色差质量检测的效率，可满足门窗色差质量检测工业领域的生产需求。
5.本发明提出一种门窗色差检测装置以及色差检测算法，该门窗色差检测装置包括防透光封闭罩、光电传感器、第一摄像机、第二摄像机、补光光源、传动机构、皮带、支撑脚架；所述的补光光源等距设置于防透光封闭罩的顶部；所述的光电传感器设置于皮带的正上方，采用光电触发拍照，相机自动采集图像；所述的两个防透光封闭罩从右至左，分别用于门窗产品的色差检测和截面形状的检测。
6.作为进一步的改进，所述的第一摄像机垂直向下设置于支撑脚架，所述的第一摄像机与支撑脚架的垂直方向呈60
°
夹角。
7.作为进一步的改进，所述的第一摄像机和第二摄像机均采用basler面阵工业相机，相机镜头前加装防护玻璃。
8.作为进一步的改进，所述的门窗图像截面形状的检测用于门窗之间的相互拼接。
9.本发明提出一种门窗色差检测装置以及色差检测算法，其特征在于，所述算法包括以下步骤：
10.第一步：门窗图像采集
11.1-1、分别采集门窗标准样品的图像与待测试门窗产品的图像；
12.1-2、分别保存门窗标准样品的图像与待测试门窗产品的图像；
13.第二步：门窗图像预处理
14.2-1、门窗图像去噪，在步骤1-2的基础上，选取3*3大小的滤波窗口对门窗图像进
行中值滤波去噪处理。
15.2-2、门窗图像分割，在步骤2-1的基础上，选用动态阈值法对门窗标准样品的图像与待测试门窗产品的图像进行图像分割，去除背景图像。
16.2-3、门窗图像区域提取，在步骤2-2的基础上，提取50*50像素大小的门窗图像的特定区域。
17.第三步：门窗色差检测
18.3-1、rgb颜色空间转换到lab颜色空间，在步骤2-3的基础上，将提取的门窗特定区域进行颜色空间的转换。
19.3-2、门窗标准样品的图像与待测试门窗产品的图像色差值δe计算，在步骤3-1的基础上，采用ciede2000公式计算色差值δe。
20.3-3、门窗色差判断，在步骤3-2的基础上，将计算的色差值δe和预先设定的阈值e
′
进行比较，判断门窗产品色差是否合格。
21.实施本发明的有益效果在于：本发明门窗产品色差检测系统通过将防透光封闭罩、光电传感器、第一摄像机、第二摄像机、补光光源、传动机构、皮带、支撑脚架相结合。工作时，将门窗产品放置在皮带上并随传动机构运动；门窗产品随皮带传送至第一防透光封闭罩内部，通过光电传感器进行光电触发拍照，在补光光源的作用下，第一摄像机对门窗产品进行图像采集，实现门窗产品色差的检测；然后，门窗产品随皮带传送至第二防透光封闭罩内部，通过光电传感器进行光电触发拍照，在补光光源的作用下，第二摄像机对门窗产品进行图像采集，实现门窗产品的截面形状检测。本发明可有效地提高门窗的色差质量、截面形状的匹配率，增加了门窗色差质量检测的可靠性。
22.相应地，本发明采用第一摄像机垂直向下设置于支撑脚架可以提高门窗产品色差图像的质量，第一摄像机与支撑脚架的垂直方向呈60
°
夹角可以提高门窗产品截面形状图像的质量；在lab颜色空间通过ciede2000公式计算门窗图像的色差值，跟人眼的色彩感知度最能够相匹配，更有利于对门窗产品进行小色差的检测研究。
附图说明
23.利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
24.图1是一种门窗色差检测装置以及色差检测算法的装置结构示意图；
25.图中：1、光电传感器；2、补光光源；3、第一摄像机；4、防透光封闭罩；5、支撑脚架；6、皮带；7、传动机构；8、第二摄像机；9、门窗产品。
26.图2是一种门窗色差检测装置以及色差检测算法的算法总体框架图。
具体实施方式
27.为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的描述，需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
28.参见图1，图1显示了一种门窗色差检测装置以及色差检测算法的第一实施例，该
门窗色差检测装置包括防透光封闭罩、光电传感器、第一摄像机、第二摄像机、补光光源、传动机构、皮带、支撑脚架；所述的补光光源等距设置于防透光封闭罩的顶部；所述的光电传感器设置于皮带的正上方，采用光电触发拍照，相机自动采集图像；所述的两个防透光封闭罩从右至左，分别用于门窗产品的色差检测和截面形状的检测。
29.进一步，所述的第一摄像机垂直向下设置于支撑脚架，所述的第一摄像机与支撑脚架的垂直方向呈60
°
夹角，保证门窗产品图像采集的稳定性与一致性。
30.进一步，所述的第一摄像机和第二摄像机均采用basler面阵工业相机，相机镜头前加装防护玻璃，提高图像采集的质量以及达到除尘的目的。
31.进一步，所述的门窗图像截面形状的检测用于门窗之间的相互拼接。
32.工作时，将门窗产品放置在皮带上并随传动机构运动；门窗产品随皮带传送至第一防透光封闭罩内部，通过光电传感器进行光电触发拍照，在补光光源的作用下，第一摄像机对门窗产品进行图像采集，实现门窗产品色差的检测；然后，门窗产品随皮带传送至第二防透光封闭罩内部，通过光电传感器进行光电触发拍照，在补光光源的作用下，第二摄像机对门窗产品进行图像采集，实现门窗产品的截面形状检测。
33.参见图2，本发明实施例提供的一种门窗色差检测装置以及色差检测算法的方法，包括以下步骤：
34.第一步：门窗图像采集
35.1-1、分别采集门窗标准样品的图像与待测试门窗产品的图像；
36.1-2、分别保存门窗标准样品的图像与待测试门窗产品的图像；
37.第二步：门窗图像预处理
38.2-1、门窗图像去噪，在步骤1-2的基础上，选取3*3大小的滤波窗口对门窗图像进行中值滤波去噪处理。
39.2-2、门窗图像分割，在步骤2-1的基础上，选用动态阈值法对门窗标准样品的图像与待测试门窗产品的图像进行图像分割，去除背景图像。
40.2-3、门窗图像区域提取，在步骤2-2的基础上，提取50*50像素大小的门窗图像的特定区域。
41.第三步：门窗色差检测
42.3-1、rgb颜色空间转换到lab颜色空间，在步骤2-3的基础上，将提取的门窗特定区域进行颜色空间的转换。
43.3-2、门窗标准样品的图像与待测试门窗产品的图像色差值δe计算，在步骤3-1的基础上，采用ciede2000公式计算色差值δe。
44.3-3、门窗色差判断，在步骤3-2的基础上，将计算的色差值δe和预先设定的阈值e
′
进行比较，判断门窗产品色差是否合格。
45.本发明算法的进一步特征在于所述的门窗色差检测，颜色空间的转换，门窗产品色差值的计算。
46.lab颜色空间是一个均匀的颜色空间，符合人的视觉感受。首先将rgb颜色空间转换到xyz颜色空间，转换公式为：
[0047][0048]
再将xyz颜色空间转换到lab颜色空间，转换公式为：
[0049][0050]
a＝500*(f(x/xn)-f(y/yn))
[0051]
b＝200*(f(y/yn)-f(z/zn))
[0052][0053]
式中，xn＝95.04，yn＝100.00，zn＝108.89为cie标准照明体的白光三刺激值。在转换到lab颜色空间后，通过ciede2000公式计算色差值δe，这样计算的门窗图像色差值，跟人眼的色彩感知度最能够相匹配，更有利于对门窗产品进行小色差的检测研究。
[0054]
上面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，不能理解为对本发明保护范围的限制。
[0055]
总之，本发明虽然列举了上述优选实施方式，但是应该说明，虽然本领域的技术人员可以进行各种变化和改型，除非这样的变化和改型偏离了本发明的范围，否则都应该包括在本发明的保护范围内。